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Enregistrement W2059913296 · doi:10.2196/jmir.4061

Picture Me Smokefree: A Qualitative Study Using Social Media and Digital Photography to Engage Young Adults in Tobacco Reduction and Cessation

2015· article· en· W2059913296 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Haines‐Saah, Mary T. Kelly, John L. Oliffe, Joan L. Bottorff

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésPsychological interventionFocus groupSmoking cessationSocial mediaQualitative researchYoung adultPopulationPsychologyDescriptive statisticsIntervention (counseling)Data collectionDigital healthMedicineGerontologyEnvironmental healthNursingHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young adults have high rates of tobacco use compared to other subpopulations, yet there are relatively few tobacco interventions specifically targeted to this group. Picture Me Smokefree is an online tobacco reduction and cessation intervention for young adults that uses digital photography and social networking. OBJECTIVE: The main goal of the project was to determine the feasibility of engaging young adults in participating in user-driven, online forums intended to provide peer support and motivate critical reflection about tobacco use and cessation among this high-use, hard-to-reach population. A related aim was to explore the influence of gender-related factors on participation, in order to determine the need for online interventions to be tailored to the specific gender preferences reflecting young men and women's participation styles. METHODS: A total of 60 young adults ages 19-24 years who self-identified as current cigarette smokers or who had quit within the last year were recruited from across British Columbia, Canada, and participated in an online photo group on Facebook over a period of 12 consecutive weeks. A variety of data collection methods were used including tracking online activity, a brief online follow-up survey, and qualitative interviews with study participants. Data analysis involved descriptive statistics on recruitment, retention, and participation and qualitative (eg, narrative analysis, synthesis of feedback) feedback about participant engagement. RESULTS: Findings from this study suggest good potential for Facebook as an accessible, low-cost platform for engaging young adults to reflect on the reasons for their tobacco use, the benefits of quitting or reducing, and the best strategies for tobacco reduction. Young adults' frequent use of mobile phones and other mobile devices to access social networking permitted ease of access and facilitated real-time peer-to-peer support across a diverse group of participants. However, our experience of conducting the study suggests that working with young tobacco users can be accompanied by considerable recruitment, participation, and retention challenges. Our findings also pointed to differences in how young women and men engaged the photo-group intervention that should be considered, bearing in mind that in follow-up interviews participants indicated their preference for a mixed gender and "gender neutral" group format. CONCLUSIONS: Tobacco interventions for youth and young adults should be embedded within the existing social networking platforms they access most frequently, rather than designing a stand-alone online prevention or intervention resource. This subpopulation would likely benefit from tobacco reduction interventions that are gender-sensitive rather than gender-specific.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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